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Python Pandas 使用日期时间数据按日期分组

转载 作者:IT老高 更新时间:2023-10-28 20:50:39 25 4
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我有一列 Date_Time 我希望按日期时间分组而不创建新列。这可能是我当前的代码不起作用。

df = pd.groupby(df,by=[df['Date_Time'].date()])

最佳答案

您可以通过dt.dateDate_Time 的日期使用groupby :

df = df.groupby([df['Date_Time'].dt.date]).mean()

示例:

df = pd.DataFrame({'Date_Time': pd.date_range('10/1/2001 10:00:00', periods=3, freq='10H'),
'B':[4,5,6]})

print (df)
B Date_Time
0 4 2001-10-01 10:00:00
1 5 2001-10-01 20:00:00
2 6 2001-10-02 06:00:00

print (df['Date_Time'].dt.date)
0 2001-10-01
1 2001-10-01
2 2001-10-02
Name: Date_Time, dtype: object

df = df.groupby([df['Date_Time'].dt.date])['B'].mean()
print(df)
Date_Time
2001-10-01 4.5
2001-10-02 6.0
Name: B, dtype: float64

resample 的另一种解决方案:

df = df.set_index('Date_Time').resample('D')['B'].mean()

print(df)
Date_Time
2001-10-01 4.5
2001-10-02 6.0
Freq: D, Name: B, dtype: float64

关于Python Pandas 使用日期时间数据按日期分组,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/39400115/

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